声学背景

当前话题为您枚举了最新的 声学背景。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

MATLAB开发声学背景中语音信号的起始和终止帧检测
这个MATLAB练习涉及分析一个包含背景信号、语音和再次背景信号的音频文件。分析基于短时对数能量和短时过零率参数,程序确定语音开始和结束的最佳帧信号估计。详细指南可在文件“4.1 Speech Endpoint Detector.pdf”中找到。
声音文件的声学结构处理
声音文件的声学结构处理
MATLAB时间平均背景减法
时间平均背景减法的 MATLAB 代码还蛮实用的,尤其在搞运动检测的时候挺顺手。它的核心思路就是:拿一堆视频帧求平均,搞个“背景底图”,新来一帧就跟背景图做差,有变化的就是在动的东西。操作不难,逻辑清晰,比较适合做图像入门的项目,尤其是在安防、物联网这类场景用起来挺顺的。
如何在Matlab中使用ParallelFDTD进行室内声学模拟
Matlab中使用CUDA加速的并行FDTD求解器,专为室内声学建模而设计。此求解器经过Boost Libraries 1.53.0和1.55.0测试,支持CUDA 5.0,适用于计算能力3.0。使用Freeglut和GLEW进行图形渲染。代码通过cmake编译,包括可执行文件和静态库,还提供了boost::python动态库,使得求解器可以作为Python模块使用。预编译的Mex文件和Matlab函数可在Ubuntu 12.04 LTS上直接运行,Windows 7下亦可使用,尽管存在一些配置问题。
大型厅堂建筑声学设计方法研究2011
大型厅堂的声学设计,最怕预测和实际出入太大。《大型厅堂的建筑声学设计方法研究(2011 年)》这篇文章就抓住了关键问题,从建模计算、材料参数,到实验测量,讲得都挺细。是声线跟踪法和虚声源法的结合,用起来还挺灵活。你要是搞声场模拟或者做Matlab声学开发,这资料还蛮值得参考的,尤其适合优化混响设计。 声场模拟那块,用的不是单一方法,而是结合了声线跟踪和虚声源法,算是比较实用的组合。再加上测试里用的最大长度序列伪随机信号,能大幅提升数据的稳定性。响应也快,重复性也更好。 如果你平时用Matlab做声场建模,别错过这几个工具:sfstoolboxsfsmatlab 和 声场模型源码包,都是实打实能
大数据生态背景介绍
大数据生态的那点事儿,说难不难,说简单也不简单。嗯,问题一个接一个,但每个环节其实都有工具兜底。Hadoop的数据太大单机扛不住?上HDFS;想搞点流式?Storm来支援;传输过程要靠谱?那得看Kafka;数据落地太频繁,写不动?Cassandra效率还挺高;团队不都是程序员?给他们个类 SQL 的Hive试试。一步步顺下去,你就能拼起一个完整的系统。推荐几个我常用的资料,搭配食用更香。
AKUZOFT声学软件zip文件及其使用手册
在这个项目中,开发并实现了一个名为AKUZOFT的计算机应用程序,模拟声学问题中的声音传输损失。AKUZOFT使用MATLAB编写,提供了用户友好的图形界面。它包含三个核心模块:WALLS用于设计和计算建筑物面板和隔板的声音传输损失;MUFFLERS用于设计和计算反应式消声器如简单膨胀室的传输损失,具备同心管谐振器;SPLITTER模块用于设计和计算分流消声器的传输损失,包括由于平均流量而产生的压力损失。所有模块的预测值已通过实验和数值验证。
背景灯光色温调节工具
该工具可以一键为图像或视频添加背景灯光效果,并支持将灯光色温调节至2700c。
MATLAB拉曼光谱背景去除程序
拉曼光谱的背景干扰,起来其实挺让人头大的。这个 MATLAB 小程序就挺好用的,主要是用来做背景去除,操作不复杂,效果还挺稳。如果你也经常光谱数据,那这个工具可以省不少事。
用Matlab实现Karlman算法背景提取
在视频图像处理领域,利用Matlab编写Karlman算法进行背景提取是一项重要的技术。该方法允许有效地分离动态物体和静态背景,为视觉分析和监控系统提供了可靠的基础。